什么是top数据？

一、什么是top数据？

TopView(赢富)盘后交易统计数据基于上证所数据仓库海量、权威的信息资源,特别为满足广大投资者、证券经营机构和所有市场参与者的需求而精心设计开发的. 　　上证试点开放的“机构及散户持仓（月、周）数据TopView”包括两组数据： 　　分类帐户统计（月、周）数据 　　该组数据是核心数据。

它是指以月或者周为统计周期，机构帐户（D类）、企业法人帐户（B类）和普通帐户（A类）分别持有某只股票的数量，他们持股数量的总和就是流通盘总股数。显然，该组数据将阳光基金、QIII等九大类主力机构，以及企业法人、解禁的“大非小非”资金每个月或者每周的动向完全“暴光”了。

二、360大数据面试题

360大数据面试题是数据行业中一个备受关注的话题，无论是求职者还是招聘方，都十分重视这个方面。在今天的数据驱动时代，数据分析和处理能力成为了企业竞争的关键因素之一。因此，准备充分并熟悉常见的数据相关面试题是非常必要的。

大数据面试题分类

在准备大数据面试题的过程中，首先需要了解各种不同类型的问题，以便有针对性地准备相应的内容。大数据面试题通常可以分为数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习等方面的问题。

数据处理问题

• 1. 数据清洗的步骤有哪些？为什么数据清洗在数据分析中至关重要？
• 2. 请解释一下什么是数据去重，以及在去重过程中可能会遇到的挑战。
• 3. 什么是数据归一化？为什么在数据处理过程中常常需要对数据进行归一化？

数据分析问题

• 1. 请解释一下什么是数据聚合，数据聚合的常用方法有哪些？
• 2. 请说明什么是数据探索性分析（EDA），以及在实际工作中如何进行数据探索性分析？
• 3. 请列举一些常用的数据分析工具及其优缺点。

数据可视化问题

• 1. 为什么数据可视化在数据分析中扮演着重要角色？举例说明一个数据可视化设计良好的案例。
• 2. 请讲解一下数据可视化中常用的图表类型及其适用场景。
• 3. 请描述一下仪表盘设计中需要考虑的要素和技巧。

机器学习问题

• 1. 什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明。
• 2. 请解释一下什么是过拟合和欠拟合，以及如何在机器学习模型中解决这两个问题。
• 3. 请描述一下决策树算法的原理及其应用。

如何准备360大数据面试题

要准备好360大数据面试题，首先需要对数据基础知识有深入的了解，包括数据处理、统计学基础、机器学习等方面的知识。其次，需要通过实际练习，例如完成一些数据处理和分析的项目，加深对知识的理解和应用。另外，关注数据行业的热点话题，了解最新的发展动态也是非常重要的。

另外，多参加一些数据相关的培训课程和学习活动，不断提升自己的数据技能和能力。在准备面试的过程中，可以通过模拟面试来提高对问题的回答能力和自信心。

结语

360大数据面试题涉及到的知识面广泛且深入，需要求职者花费大量时间和精力进行准备。通过系统的准备和持续的努力，相信每位求职者都能在面试中表现出色，达到自己的求职目标。

三、数据仓库面试题？

以下是一些数据仓库面试题：

1. 什么是数据仓库？

2. 数据仓库的作用是什么？

3. 数据仓库和数据库的区别是什么？

4. 数据仓库的架构是什么？

5. 如何进行数据仓库的建模？

6. 如何进行数据仓库的 ETL 流程？

7. 如何进行数据仓库的性能优化？

8. 如何进行数据仓库的备份和恢复？

9. 如何进行数据仓库的安全管理？

10. 如何进行数据仓库的监控和优化？

以上是一些常见的数据仓库面试题，你可以根据自己的经验和知识进行回答。

四、k歌top是什么？

TOP在网络用语中代表“顶”的意思。可以在支持别人的时候用。

其它含义

1、在名词的意思：顶部；山顶；头顶；表面；上方；首位，首席；上座；最高程度，顶点，极点；精华；最重要的事物；口语中表示上衣（尤指夏天穿的上衣）；陀螺。

2、动词的意思：给...加盖；达到...的顶部；高于；超过；胜过 ；向高处升；结束；达到顶点。

3、当前多用于一些标题或排名，如：歌曲top就是歌曲排行榜，电影top就是电影排行。

4、转意：同性恋中主动的一方或SM中有支配权的一方。也就是耽美小说里的“攻”。这一语义在欧美圈很常用。

5、"T.O.P."标准生产是蚕丝生产加工的最高品质标准，是为广大消费者提供品质生活保证的标准。

五、大top啥意思？

大TOP是指某一类事物前几或者前一百或前任一数字的排名。排行榜是对某一相关同类事物的客观实力的反映，带有相互之间的比较性质。TOP排行榜是指某一类事物前几或者前一百或前任一数字的排名。比如，关注度排行榜、流行歌曲排行榜、球队实力排行榜、国家经济实力排行榜、歌手排行榜等等。top代表“顶”的意思，标示含金量很高的前几名。

六、excel如何统计top5数据？

打开待统计的数据表格，可以看到，这列数据里有空着无数值的地方，如果数据少，通过旁边的行序列号也可以算出来，但是用公式更简单快捷。

在你想得到统计结果的单元格里输入公式"=COUNT()"，括号里填写的是需要统计数据的单元格区域，将输入光标停留在括号里，就可以直接通过鼠标划选区域。

选定区域后，点击该单元格以外的任意地方，或按键盘回车键，即可退出公式的编辑模式，同时公式也得出计算结果。

这个公式是用于统计，所选区域内包含数字的单元格个数，所以带有数字而不是有效数据的内容，例如序列号，总数值，都要避开。

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应用范围：数据量大的时候，数据内有无效值（即非数字内容）时，需要精确统计平均数时等等。大家在使用过程中可以结合实际，灵活运用。

七、高级大数据运维面试题？

以下是一些大数据运维面试题及其答案：

1. 问题：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的特点是什么？

答案：HDFS 具有以下特点：  

   - 分布式：数据存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和处理。  

   - 高度可靠性：采用冗余数据存储和数据完整性检查，确保数据的可靠存储。  

   - 数据一致性：通过客户端缓存和数据完整性检查，确保数据的一致性。  

   - 容量大：可扩展到 PB 级别的数据存储。  

   - 快速读写：采用流式读写方式，支持快速读取和写入数据。  

   - 自动压缩：对数据进行自动压缩，降低存储空间需求。

2. 问题：MapReduce 编程模型有哪些优点和缺点？

答案：  

   优点：  

   - 分布式处理：MapReduce 可以在多台服务器上并行处理大量数据，提高计算效率。  

   - 易于扩展：MapReduce 具有良好的可扩展性，可以随着数据量和计算资源的增加而扩展。  

   - 容错性：MapReduce 具有良好的容错性，遇到故障时可以重新分配任务并重新执行。  

   缺点：  

   - 编程模型简单，但学习成本较高。  

   - 适用于批量计算，对实时性要求较高的场景不适用。  

   - 资源消耗较大：MapReduce 运行时需要大量的内存和计算资源。

3. 问题：如何解决 Hive 查询中的数据倾斜问题？

答案：  

   倾斜原因：  

   - key 分布不均匀：导致数据在 reduce 节点上的分布不均。  

   - 业务数据本身的特点：某些业务数据可能存在倾斜的特性。  

   - 建表时考虑不周：表结构设计不合理，导致数据倾斜。  

   - 某些 SQL 语句本身就有数据倾斜：如筛选条件包含某些特定值，导致数据倾斜。  

   解决方法：  

   - 均衡数据分布：在建表时，可以采用分桶表、分区表等设计，使数据在各个 reduce 节点上分布更均匀。  

   - 使用随机前缀：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以给空值赋予随机前缀，使数据在 reduce 节点上的分布更加均匀。  

   - 调整查询策略：优化 SQL 语句，避免使用可能导致数据倾斜的筛选条件。  

   - 使用聚合函数：在 Hive 查询中，可以使用聚合函数（如 GROUP BY）来减少数据倾斜的影响。

4. 问题：Kafka 的核心组件有哪些？

答案：  

   - 生产者（Producer）：负责将消息发送到 Kafka。  

   - 消费者（Consumer）：负责从 Kafka 消费消息。  

   - broker：Kafka 集群中的服务器节点，负责存储和转发消息。  

   - 主题（Topic）：消息的分类，生产者和消费者通过指定主题进行消息的发送和接收。  

   - 分区（Partition）：主题下的一个子集，用于实现消息的分布式存储和处理。

5. 问题：如何部署一个多节点 Kafka 集群？

答案：  

   1. 部署 Zookeeper：首先在一台服务器上部署 Zookeeper，用于集群的协调和管理。  

   2. 部署 Kafka：在多台服务器上部署 Kafka，配置相同的 Zookeeper 地址。  

   3. 配置 Kafka：在每个 Kafka 实例的配置文件中，设置参数如 bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer 等，使其指向对应的 Zookeeper 地址和其他 Kafka 实例。  

   4. 启动 Kafka：在各个 Kafka 实例上启动 Kafka 服务。  

   5. 验证集群：通过生产者和消费者进行消息的发送和接收，验证 Kafka 集群是否正常工作。

这些问题涵盖了大数据运维的基本知识和技能，面试时可以作为参考。在实际面试中，根据求职公司和岗位的需求，还需要准备其他相关问题。祝您面试顺利！

八、top企业三大特点？

1、以全球用户为服务对象

2、把产品做到极致

3、顺势而为 把握产业机遇

4、团队合作

5、专注

6、匠心精神

7、科技创新提升服务。

8、品牌支持力量是价值。

9、优秀企业组织文化。

10、长期价值投资。

九、大数据数据库面试题

在当今数字化时代，大数据技术的发展已经成为众多企业和行业关注的焦点之一。随着大数据的不断涌现和壮大，大数据数据库作为支撑其存储与管理的基础设施也承担着越来越重要的角色。在面对日益复杂的大数据数据库环境时，了解并掌握相关面试题是每一位从业人员必备的技能。本文将从多个角度深入探讨大数据数据库面试题，为读者提供全面的知识储备和应对策略。

大数据数据库面试题概述

大数据数据库面试题是指在求职面试中常见的与大数据及数据库领域相关的问题，涵盖范围广泛、内容丰富。掌握大数据数据库面试题，不仅可以检验个人对于行业知识的掌握程度，更能体现出应聘者的逻辑思维能力、解决问题的能力以及在实际工作中的应变能力。

大数据数据库面试题类型

大数据数据库面试题的类型多样，主要包括基础知识题、案例分析题、场景模拟题等。基础知识题主要考察应聘者对于大数据技术与数据库管理的基本概念和原理的掌握情况；案例分析题则侧重考察应聘者分析和解决实际问题的能力；场景模拟题则通过模拟真实工作场景来考察应聘者在压力下的应对能力。

大数据数据库面试题示例

以下是几个常见的大数据数据库面试题示例：

• 介绍一下大数据的概念及特点。
• 什么是Hadoop？它的主要组成部分有哪些？
• 请简要说明什么是MapReduce。
• 大数据中的数据存储有哪些常见的方式？

大数据数据库面试题应对策略

面对大数据数据库面试题，应聘者可以从以下几个方面提高应对能力：

1. 扎实的基础知识：要牢固掌握大数据与数据库管理的基本概念和原理。
2. 实践经验：通过实际项目经验来加深对知识的理解与运用。
3. 逻辑思维：培养清晰的逻辑思维能力，善于分析和解决问题。
4. 综合能力：全面考虑问题，善于综合运用各种知识与技能。

总结

大数据数据库面试题作为大数据数据库领域的重要组成部分，对于求职者来说具有重要意义。通过了解面试题的类型、内容以及应对策略，应聘者可以更好地准备和应对大数据数据库面试，展现出自己的专业素养和能力水平。希望本文能够为读者提供有益的参考，帮助他们在面试中取得成功。

十、面试题：oracle数据库优化？

无论什么数据库，大的方面都是这三种吧：

1，数据库配置优化

2，数据库建表时字段设置优化以及字段属性的设置要最合适。

3，sql查询语句优化。